1、从整个DataFrame中找出数值为数字的列: train_df.select_dtypes(include=np.number) 1. 如果再进一步,只想获取列值为数字的列名: train_df.select_dtypes(include=np.number).columns.values 1. 注意,上面返回的是一个nd.array类型的数组,那么你可以转成列表来做其他的处理: list(train_df.select_dtypes(in...
list.remove(obj):移除列表中某个元素的第一个匹配项 #list2.remove(999) #返回结果:[666, 888] list.reverse():反向列表中元素 #list1.reverse() #返回结果:['应收账款', '库存现金', '银行存款'] list.sort(cmp=None,key=None,reverse=False):对原列表进行排序(只能对相同类型的元素进行排序) #lis...
一、从DataFrame到List的转换 将整个DataFrame转换为List使用values.tolist()方法可以将整个DataFrame转换为List。这个方法将DataFrame的行和列转换为嵌套的List。 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) # 将整...
Python:list构建DataFrame 两种方式: zip函数: a=['a','b','c','d']b=[400,500,600,9]c=[700,800,900,1000]pd.DataFrame(list(zip(a,b,c))) pd.DataFrame直接构建 pd.DataFrame({'a':a,'b':b,'c':c}) 对DataFrame某一列按正则表达式提取部分字符: f=lambdax:re.findall(r"GN=(.*) ...
df4 = pd.DataFrame(data=list1,columns=['name','age','grade'],index=['stu1','stu2','stu3']) print(df4) arr = np.arange(9).reshape(3,3) df5 = pd.DataFrame(data=arr, index = ['a', 'b', 'c'], columns = ['one','two','three']) ...
一、DataFrame的创建 有多种方式可以创建DataFrame,下面举例介绍。 例1: 通过list创建 >>>importpandas as pd>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])>>>df 01 201 2 3 1 4 5 6[2 rows x 3 columns] 上面代表,创建了一个2行3列的表格,创建时只指定了表格的内容(通过一个嵌套的list),没...
在Python中,可以使用pandas库将list转换为具有特定列的DataFrame。下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个包含列表数据的字典 data = {'列名1': [元素1, 元素2, 元素3, ...], '列名2': [元素1, 元素2, 元素3, ...], '列名3': [元素1, 元素2, 元素...
把两个list转成Dataframe,循环遍历两个list,生成一个新的temp_list,再利用append函数将所有list对都加进来。 eg:两个list---id,data for index, row in df2.iterrows(): d_list = [row['id'],detail_list_json]#本行所构造的新列表,包含id和本id所对应的detailsList数据 ...
一、DataFrame对象的创建 1、根据列表创建: 情况1:由二维列表 情况2:由元组tuple组成的列表 情况3:由字典dict组成的列表 情况4:由数组array组成的列表 情况5:由序列series组成的列表 2、根据字典创建: 情况1:由元组tuple组成的字典 情况2:由列表list组成的字典 情况3:由字典dict组成的字典 情况4:由数组array组成...